三、神经网络参数定义以及对BP神经网络性能的影响 ** 常见的训练函数:训练方法训练函数梯度下降法 traingd 有动量的梯度下降法 traingdm 自适应lr梯度下降法 traingda 自适应lr动量梯度下降法 traingdx 弹性梯度下降法 trainrp Fletcher-Reeves共轭梯度法 traincgf Ploak-Ribiere共轭梯度法 traincgp Powell-Beale共轭梯度...
1、前向网络创建函数:newcf、newff和newfftd 2、激励函数:logsig、dlogsig、(S型对数式)tansig、dtansig、(正切函数式)purelin、dpurelin(线性函数) 3、学习函数:learngd(梯度下降权值/阀值学习函数)、learndm(梯度下降动量函数) 4、训练函数:trainbfg(BFGS准牛顿BP算法)、traingd(梯度下降BP算法训练函数)、traingdm...
其中,net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。 net为创建的新BP神经网络; PR为网络输入向量取值范围的矩阵; [S1 S2…SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数; {TFl TF2…TFN1}表示网络隐含层和输出层的传输函数,默认为‘tansig’; BTF表示网络的训练函数,默认为‘trainlm’; BLF表示网络的权值学习函数,默...
title('非线性函数'); 回到顶部 2.2 模型建立 神经网络结构:2-5-1 从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据,从中随机选择1900 组作为训练数据,用于网络训练,100组作为测试数据,用于测试网络的拟合性能。 回到顶部 2.3 MATLAB实现 2.3.1 BP神经网络工具箱函数 ...
net:为创建的新的BP神经网络; PR:Rx2维,为网络输入向量取值范围的矩阵; [S1,S2,...SN]:表示网络隐含层和输出层神经元的个数; {TF1,TF2...,TFN}:表示网络隐含层和输出层的传输函数,默认为"tansig"; BTF:表示网络的训练函数,默认为"tansig";
使用BP神经网络进行预测时,从考虑的输入指标角度,主要有两类模型: 1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理 图一3层BP神经网络结构图 如图一所示,使用MATLAB的newff函数训练BP时,可以看到大部分情况是三层的神经网络(即输入层,隐含层,输出层)。这里帮助理解下神经网络原理: 1)输入层:相当于人的五官,五官获取外部信...
2.对加权和进行函数处理得到该神经元的输出 xMj=fM(sMj)xjM=fM(sjM) 由此可以类推出任意层的任意一个神经元的关系方程。 在信号的正向传递中,所有的信号经过一个个的神经元,在上述关系方程的计算下层层累积最终对输出造成影响。 这里,对于神经网络来说,在一次神经网络计算过程中,其各个神经元之间的权值的变化将...
详细讲解了一个具体案例当中的matlab调用神经网络函数搭建神经网络模型完成数据训练和预测的详细代码。
方便日常使用BP神经网络时复制 1.1. 代码整体思路 代码整体代码思路如下 1、生成数据 2、设置一个三层...
sim(net,P)%网络输出 举例2 利用三层BP神经网络来完成非线性函数的逼近任务,其中隐层神经元个数为五个。 样本数据: 解: 看到期望输出的范围是(-1.1),所以利用双极性Sigmoid函数作为转移函数。 程序如下: clear; clc; X=-1:0.1:1; D=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609... ...